真假难辨，当虚拟人走进现实(2)

在此基础上，“每景AI TV”成为全球首款7x24直播AI视频直播产品。
不过网友们见多识广，指责自然也不少。
比如AI主播早就耳熟能详，新华社和卫视也做过类似的事情，那么这两个“虚拟主播”有什么特别之处呢？ 新技术带来了哪些进步？ 如何？ 我们的未来会发生怎样的变化？
捡起来，我们再说吧。
数字孪生主播带来了什么？
下面简单介绍一下这两位虚拟主播是如何诞生的。
首先，这两位虚拟主播的训练数据来自著名财经主播N小黑（小黑财经）和N小白（每小白基金）。

小黑科技去哪里找_小黑科技是真是假_小黑魚科技
然后结合小冰的深度神经网络渲染技术，整体的自然度，包括面部表情、表情、动作等都有了很大的提升。
最终，借助小冰框架的小样本学习技术，一周之内，一对数字孪生诞生了。
听起来容易吗？
事实上，以往虚拟人所需的训练周期长达数月，导致虚拟人周期长、成本高。 尽管如此，随着虚拟人在全球范围内再次火起来，总有人来解决这个问题。
学术界和工业界已经开始行动。 去年11月出版的《中国计算机学会通讯》封面专题《计算机图形学与人工智能融合》，以六篇专业文章阐述了notebook视觉、自然语言处理、计算机语音和深度学习等技术，希望利用notebook利用视觉、自然语言处理、计算机语音、深度学习小黑科技是真是假，将人工计算转化为数据驱动，由人工算法升级为人工算法，提升系统整体易用性和效率。
具体到“N小白”和“N小白”这两个数字孪生体，就是“如何有效、逼真地渲染虚拟人”这个困扰娱乐行业和媒体行业多年的问题早已存在。 新的解决方案。 不怕暴露年龄的网友应该还记得16年前《最终幻想7：圣子降临》的大胆尝试，还有《阿凡达》的惊人评价——不过那是十几年前的事了。 当时，影视界制作虚拟人的时间和成本以年和百万港元计算。
为什么小冰可以通过深度神经网络渲染技术和CG的融合来解决这个问题？ 一方面，与传统CG技术相比，该技术充分利用深度学习技术从海量数据中提取数据，实现了传统渲染过程中各个模块的加速和轻量化。